【快訊】台灣 LINE Financial 成立籌備處!將全力爭取純網銀資格

未來可以用 LINE 投資、買保險了!另外,LINE Financial 也急需跨界人才,對金融科技有興趣的讀者也可以挑戰看看!
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▲LINE Financial 台灣籌備處成立大會,左為 LINE 台灣總經理陳立人,右為 LINE Financial 台灣籌備處負責人劉奕成
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LINE 今日宣佈 LINE Financial 在台成立台灣連線金融科技股份有限公司籌備處,初期將積極尋找金融、科技、法遵、消費者分析專長的跨領域人才,其他服務與合作細節則尚待金管會發布純網銀規範才能確定,預計相關規範會於 9-10 月出台。

LINE Financial 台灣籌備處未來將如 LINE、LINE PAY 模式,另外成立一家公司,負責人劉奕成回應不論是昨日 LINE PAY 宣布台北富邦、聯邦銀行入股一事或 LINE PAY 行動支付服務都尚未有任何合作計畫。

會中提及 LINE Financial 將以普惠金融、擴大金融業生態圈、促進跨國資本合作三大面向為目標,並將盡力爭取純網銀執照,並對主管機關即時主動匯報進度。不過劉奕成也補充,申請純網銀執照的實體將交由 LINE 規劃,不會是 LINE Financial。

普惠金融聚焦教育年輕人理財與投資觀念,並透過 AI 與 chatbot 提供相關分析與建議。跨國資本方面台灣則是各國 LINE Financial 第一個可能開放國際與本國資本總持股過半的市場。

另外金融生態系部分,劉奕成則提到預計與既有金融商品整合為主,由合作金融機構提供金融商品,LINE Financial 透過 LINE 的技術經驗將其整合為易用、客製化的銷售模式與配套,LINE Financial 不會自己申請保險、證券等執照來販售商品。

劉奕成表示,合作夥伴不限金融機構,接下來將會請第三方管理顧問來尋求合作夥伴。

劉奕成舉例,過往可能時時打給消費者推銷的保險,未來能以每位消費者的需求整理成配套,並透過 LINE 來推薦供消費者選擇。另外他也舉例,旅遊需求可以從協助消費者理財存到旅遊基金、買機票、買旅遊平安險,以使用情境與流暢的使用者體驗來規劃全套解決方案。

徵才部分,劉奕成則透露籌備處目前人數需求最多應不會超過 150 人,由於需要跨領域人才,LINE Financial 也會積極進行工作教育,歡迎具科技、消費、金融等專業,亦樂意學習其他領域知識的人才加入。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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